A4行銷設計-Ai/UX企訓顧問

這是整理AI for UX 這本作者對設計推演的全部過程

覺得作者針對 原型上除了VIBE CODE 外，他很講究跟模擬的AI人物誌作對話，以及生成產品設計上的使用分鏡圖

▌第一階段 研究
1.1 探索問題範圍 : 運用收集來的資料，將問題範圍縮小到特定的面向
1.2 市場竟品分析 : 掌握問題範圍，在針對範圍內的競爭者分析
1.3 目標客群 : 建立理想人物誌，深入認識背景、需求、目標
1.4 使用者需求 : 用AI模擬訪談，幫助釐清需求(準備一份訪談腳本，目標是人物誌主角深入對談，拆解他對預訂私人飛機的需求)
1.5 資料綜合分析

▌第二階段 發想
2.1 定義問題 : 根據剛剛的需求、問題、人物誌、優先順序，整合一個單一的問題陳述
2.2 HMW 問句與使用者故事 : 將問題陳述轉化成使用者故事
2.3 腦力激盪 : 與AI成為工作夥伴做腦力激盪
2.4 功能定義 : 針對市場機會或差異性，轉成具體功能清單

▌第三階段 原型製作
3.1 使用者流程與旅程圖 : 針對上述的功能做對應製作旅程圖
3.2 分鏡圖 : 針對旅程做12個場景的分鏡圖腳本
3.3 劇情劇本 : 針對人物誌，對你剛剛設計的體驗與功能，撰寫一個完整的端到端(END-TO-END)情境劇本
3.4 視覺資產 : 把腦海的畫面生成出來

資料參考來源 :

AI for UX Designers: Using Artificial Intelligence to Supercharge Your Workflow and Build AI-Powered Products

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感謝 台灣科技大學 商管業師邀約！其實在與在學學生溝通的時候，鼓勵與理解的重要性比起專業批判來的重要太多了～ 學生很聰明，甚至在沒有接受社會監督的情況下，他們的接受度比較好，想像力跟創新也都是難得可貴的地方。比起中毒般的商業架構，以及Ai的提煉製造出來的專業職務時，更應該好好的引導，如何保持自己的想法下，應用到社會大眾。

提供設計產品經理的 skill 跟 Prompt 還有案例可以參考。
蠻有善於開始接觸的學員，可以套用後玩看看
ai/ux playground
https://www.aiuxplayground.com/
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Ai/UX初階學員最終作品連結：

上班族點餐無煩惱，最了解你的心裡小劇場
https://snug-scene-maker.lovable.app

這一季，在發表前學員們會用vibe coding將ux研究反應出來外，也嘗試使用veo3 等Ai影片生成，表現產品與使用者之間的使用情境。在發表的時候，很有臨場感！期待後面進階的作品～

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AI/UX 流程「Human Insight + AI Acceleration」
用人的理解力，搭配 AI 的運算力，去發現真正值得被解決的問題。
很多人以為 UX 研究就是「收集使用者意見」

但真正的 UX 研究，其實是在理解：
「使用者真正卡住的問題是什麼？」
因此 UX 流程一開始，通常不是急著畫 UI，
而是先做市場研究、競品分析與使用者研究。

現在 AI 很強，
可以快速幫你整理：
• 大量評論 • 問卷資料 • 訪談逐字稿 • 使用者情緒 • 高頻痛點
甚至還能快速生成 Persona 與模擬使用情境。

但 AI 最大的問題是：
它很會整理資料，卻不一定真的理解「人」。
所以 UX 最重要的能力，其實不是把資料丟給 AI。

而是：
你能不能先看出哪些問題真正重要。
真正成熟的 UX 流程通常是：
研究→ 洞察→ 定義問題→ HMW 機會點→ User Story→ 功能發想

而不是：
「先想功能，再找理由。」
很多厲害的 UX 設計師，真正強的地方其實是：能從混亂的資訊中，看見真正值得被解決的問題。

AI 可以加速分析，
但「同理心、情境理解、問題判斷」
目前還是 UX 設計師最重要的價值。

資料參考來源 :
AI for UX Designers: Using Artificial Intelligence to Supercharge Your Workflow and Build AI-Powered Products
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今天週末Ai/UX專家班學員們～補課大完成✅ 大家辛苦了！雖然是新的一季，但這兩個月不論在技術、企業需求甚至就業市場，都還是一定程度在迭代中～還好下午能跟大家更新覆盤一下

最後大家能在看「阿基拉」邊吃零食下做收尾XD 預祝這一季專家學員大家發展，

都能一切順利!感恩☺️

UX/PM 投入 AI 產品學習方向

以 AI UX 審查框架的 8 個維度為骨架，PM 可以這樣切入學習：

先理解「AI 產品跟一般產品哪裡不一樣」

傳統產品的邏輯是確定的——按下按鈕就執行動作。AI 產品的輸出是機率性的，每次可能不同、可能出錯、使用者也不知道它「為什麼這樣說」。這是 PM 轉型最核心的思維轉換。

用 8 個維度對應學習重點

1. 透明度 → 學可解釋 AI 設計 使用者為什麼要信任 AI 的答案？PM 要學會設計「信心程度」「資料來源」「推理依據」的呈現方式。

2. 控制性 → 學 Human-in-the-loop AI 不是最後決策者，使用者才是。要讓人能輕鬆編輯、推翻、重新生成，PM 要把「覆寫路徑」納入核心流程，而不是事後補丁。

3. 錯誤復原 → 學 AI 失敗模式 AI 錯的方式跟一般 bug 不同——它「看起來」很有信心但其實是錯的。PM 要學會辨識幻覺（Hallucination）、設計錯誤標示和 Fallback 機制。

4. 信任校準 → 做使用者研究 過度信任跟過度懷疑都是問題。PM 要透過訪談理解使用者的心智模型，設計 Onboarding 來校準期待，而不是讓使用者自己摸索。

5. 引導說明 → 學 AI Onboarding 設計 要清楚告訴使用者「這個 AI 能做什麼、不能做什麼」，避免期待落差造成流失。這是 AI 產品留存率的關鍵。

6. 回饋機制 → 學資料飛輪思維 使用者的每一個「讚」「踩」「修改」都是訓練資料。PM 要設計讓回饋容易發生，並建立從使用者行為到模型改善的閉環。

7. 無障礙性 → 補 WCAG 2.1 知識 AI 生成內容不代表自動符合無障礙標準，PM 要把這項納入 AC（驗收標準）裡，而不是假設工程師會處理。

8. 效能 → 學感知效能設計 AI 回應慢是常態，但「感覺慢」不是。Streaming 輸出、Skeleton UI、進度提示——這些讓使用者願意等待的設計，PM 要主動推動，不是被動等 UI 提案。

學習優先順序建議

1. 先搞懂 AI 的失敗模式（透明度＋錯誤復原）——這是最容易踩坑的地方

2. 再建立使用者信任設計能力（信任校準＋引導說明）——直接影響產品留存

3. 最後建立資料閉環思維（回饋機制）——這是 AI 產品的長期護城河

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▌UX/PM 投入 AI 產品學習方向
以 AI UX 審查框架的 8 個維度為骨架，PM 可以這樣切入學習：
先理解「AI 產品跟一般產品哪裡不一樣」
傳統產品的邏輯是確定的——按下按鈕就執行動作。AI 產品的輸出是機率性的，每次可能不同、可能出錯、使用者也不知道它「為什麼這樣說」。這是 PM 轉型最核心的思維轉換。

▌用 8 個維度對應學習重點
1. 透明度 → 學可解釋 AI 設計
使用者為什麼要信任 AI 的答案？PM 要學會設計「信心程度」「資料來源」「推理依據」的呈現方式。

2. 控制性 → 學 Human-in-the-loop
AI 不是最後決策者，使用者才是。要讓人能輕鬆編輯、推翻、重新生成，PM 要把「覆寫路徑」納入核心流程，而不是事後補丁。

3. 錯誤復原 → 學 AI 失敗模式
AI 錯的方式跟一般 bug 不同——它「看起來」很有信心但其實是錯的。PM 要學會辨識幻覺（Hallucination）、設計錯誤標示和 Fallback 機制。

4. 信任校準 → 做使用者研究
過度信任跟過度懷疑都是問題。PM 要透過訪談理解使用者的心智模型，設計 Onboarding 來校準期待，而不是讓使用者自己摸索。

5. 引導說明 → 學 AI Onboarding 設計
要清楚告訴使用者「這個 AI 能做什麼、不能做什麼」，避免期待落差造成流失。這是 AI 產品留存率的關鍵。

6. 回饋機制 → 學資料飛輪思維
使用者的每一個「讚」「踩」「修改」都是訓練資料。PM 要設計讓回饋容易發生，並建立從使用者行為到模型改善的閉環。

7. 無障礙性 → 補 WCAG 2.1 知識
AI 生成內容不代表自動符合無障礙標準，PM 要把這項納入 AC（驗收標準）裡，而不是假設工程師會處理。

8. 效能 → 學感知效能設計
AI 回應慢是常態，但「感覺慢」不是。Streaming 輸出、Skeleton UI、進度提示——這些讓使用者願意等待的設計，PM 要主動推動，不是被動等 UI 提案。

▌學習優先順序建議

1. 先搞懂 AI 的失敗模式（透明度＋錯誤復原）——這是最容易踩坑的地方

2. 再建立使用者信任設計能力（信任校準＋引導說明）——直接影響產品留存

3. 最後建立資料閉環思維（回饋機制）——這是 AI 產品的長期護城河

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